参数: axis: default 0指行,1为列 how: {‘any’, ‘all’}, default ‘any’指带缺失值的所有行;'all’指清除全是缺失值 ...
data.dropna how all 传入这个参数后将只丢弃全为缺失值的那些行data.dropna axis 丢弃有缺失值的列 一般不会这么做,这样会删掉一个特征 data.dropna axis ,how all 丢弃全为缺失值的那些列data.dropna axis ,subset Age , Sex 丢弃 Age 和 Sex 这两列中有缺失值的行 原文链接:https: blog.csd ...
2019-11-06 17:04 0 348 推荐指数:
参数: axis: default 0指行,1为列 how: {‘any’, ‘all’}, default ‘any’指带缺失值的所有行;'all’指清除全是缺失值 ...
thresh=n,保留至少有 n 个非 NA 数的行 ...
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 功能:根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤,可通过阈值调节对缺失值的容忍度 参数:axis : {0 or ‘index ...
python--data.dropna 读取csv文件 data=pd.read_csv(“”) 1、删除全为空值的行或列 data=data.dropna(axis=0,how='all') #行 data=data.dropna(axis ...
""" Return object with labels on given axis omitted where alternately any or all of the data are mis ...
读取csv文件 data=pd.read_csv(‘G:\IOtest_1.csv’) 1、删除全为空值的行或列 data=data.dropna(axis=0,how='all') #行 data=data.dropna(axis=1,how='all ...
有帮助的欢迎评论打赏哈,谢谢! ...
知识点:dropna() df1 = df.dropna(axis=0,subset = ['b']) (过滤掉b列有缺失的行,注意:若缺失值为空字符串则无法过滤) 详解: Signature: df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None ...